package com.sxkiler.demo.medium;

import org.junit.jupiter.api.Assertions;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import java.util.*;
import com.sxkiler.demo.model.*;

/**
k-closest-points-to-origin=最接近原点的 K 个点
<p>我们有一个由平面上的点组成的列表 <code>points</code>。需要从中找出 <code>K</code> 个距离原点 <code>(0, 0)</code> 最近的点。</p>

<p>（这里，平面上两点之间的距离是欧几里德距离。）</p>

<p>你可以按任何顺序返回答案。除了点坐标的顺序之外，答案确保是唯一的。</p>

<p>&nbsp;</p>

<p><strong>示例 1：</strong></p>

<pre><strong>输入：</strong>points = [[1,3],[-2,2]], K = 1
<strong>输出：</strong>[[-2,2]]
<strong>解释： </strong>
(1, 3) 和原点之间的距离为 sqrt(10)，
(-2, 2) 和原点之间的距离为 sqrt(8)，
由于 sqrt(8) &lt; sqrt(10)，(-2, 2) 离原点更近。
我们只需要距离原点最近的 K = 1 个点，所以答案就是 [[-2,2]]。
</pre>

<p><strong>示例 2：</strong></p>

<pre><strong>输入：</strong>points = [[3,3],[5,-1],[-2,4]], K = 2
<strong>输出：</strong>[[3,3],[-2,4]]
（答案 [[-2,4],[3,3]] 也会被接受。）
</pre>

<p>&nbsp;</p>

<p><strong>提示：</strong></p>

<ol>
	<li><code>1 &lt;= K &lt;= points.length &lt;= 10000</code></li>
	<li><code>-10000 &lt; points[i][0] &lt; 10000</code></li>
	<li><code>-10000 &lt; points[i][1] &lt; 10000</code></li>
</ol>

 */
public class kClosest {
    

    class Solution {
        public Integer[][] kClosest(Integer[][] param0,Integer param1) {
            return null;
        }
    }

    @Test
    public void test(){
        Solution solution = new Solution();
        /**
        [[1,3],[-2,2]]
1
        */
        //int [] num1 = new int[]{1,3};
        //int [] num2 = new int[]{2};
        //Assertions.assertEquals(solution.{{questionName}}(num1,num2),2);
    }
}

